數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘工程實例

定　價：￥23.00

作　者：	張興會等著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：	計算機科學與技術專業(yè)實踐系列教材·普通高等教育"十一五"國家級規(guī)劃教材
標　簽：	大學教材大中專教材教輔

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ISBN：	9787302355410	出版時間：	2014-09-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	128	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘工程實例/計算機科學與技術專業(yè)實踐系列教材·普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材》采用提出問題、分析問題、解決問題的思路，通過工程實例介紹了SQLServer2005和Weka軟件的使用方法以及聯(lián)機分析處理技術、關聯(lián)規(guī)則方法、決策樹方法、貝葉斯方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法、聚類分析方法、線性回歸方法等數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術。《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘工程實例/計算機科學與技術專業(yè)實踐系列教材·普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材》結構嚴謹，條理清晰，語言淺顯易懂，循序漸進地表達了知識內(nèi)容；堅持理論與實際相結合，知識理論與具體實現(xiàn)方法相結合，使技術實現(xiàn)具體化、生動化、可操作化；工程實例的實現(xiàn)過程建立在SQLServer2005和Weka軟件的基礎上，以幫助讀者在學習后達到學以致用的效果?！稊?shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘工程實例/計算機科學與技術專業(yè)實踐系列教材·普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材》可以和《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術》教材配合使用，旨在幫助讀者在學習數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘理論知識的基礎上，通過學習工程實例分析，較好地掌握數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫構建模型的操作過程，進一步提高對信息管理和利用能力?！稊?shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘工程實例/計算機科學與技術專業(yè)實踐系列教材·普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材》可以作為計算機、信息類等專業(yè)本科生數(shù)據(jù)挖掘課程的教材，也可以作為其他專業(yè)技術人員的自學參考書。

作者簡介

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圖書目錄

實例1 基于聯(lián)機分析處理技術的稅務審計分析
1.1 任務描述
1.2 技術原理
1.2.1 聯(lián)機分析處理的定義
1.2.2 聯(lián)機分析處理的一些具體操作
1.3 具體實現(xiàn)
1.3.1 建立數(shù)據(jù)庫
1.3.2 新建數(shù)據(jù)源
1.3.3 新建數(shù)據(jù)源視圖
1.3.4 瀏覽數(shù)據(jù)
1.3.5 數(shù)據(jù)分析
1.4 案例總結
實例2 基于關聯(lián)規(guī)則方法的網(wǎng)上交易服務質(zhì)量評價分析
2.1 任務描述
2.2 技術原理
2.2.1 關聯(lián)規(guī)則的概念
2.2.2 Apriori算法
2.3 具體實現(xiàn)
2.4 案例小結
實例3 基于Weka KnowledgFlow模塊的大學生專業(yè)方向預測分析
3.1 任務描述
3.2 技術原理
3.2.1 數(shù)據(jù)收集和準備
3.2.2 模型選擇
3.3 具體實現(xiàn)
3.3.1 數(shù)據(jù)預處理
3.3.2 建立和使用知識流
3.4 案例小結
實例4 基于決策樹方法的網(wǎng)球運動天氣狀況評價分析
4.1 任務描述
4.2 技術原理
4.2.1 決策樹的概念
4.2.2 信息論的基本概念
4.2.3 ID3建樹算法
4.3 具體實現(xiàn)
4.4 案例小結
實例5 基于Weka Experimenter模塊的人力資源管理挖掘模型選擇分析
5.1 任務描述
5.2 技術原理
5.2.1 挖掘類型確定
5.2.2 數(shù)據(jù)收集和準備
5.3 具體實現(xiàn)
5.3.1 數(shù)據(jù)預處理
5.3.2 模型比較和選擇
5.4 案例小結
實例6 基于貝葉斯方法的證券客戶流失預警分析
6.1 任務描述
6.2 技術原理
6.2.1 樸素貝葉斯分類算法
6.2.2 樸素貝葉斯分類舉例
6.3 具體實現(xiàn)
6.4 案例小結
實例7 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法的信貸數(shù)據(jù)分析
7.1 任務描述
7.2 技術原理
7.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構
7.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法
7.3 具體實現(xiàn)
7.3.1 數(shù)據(jù)準備
7.3.2 挖掘流程
7.4 案例小結
實例8 基于K-means方法的梔子花聚類分析
8.1 任務描述
8.2 技術原理
8.3 具體實現(xiàn)
8.4 案例小結
實例9 基于線性回歸方法的汽車油耗預測分析
9.1 任務描述
9.2 技術原理
9.3 具體實現(xiàn)
9.4 案例小結
實例10 基于決策樹方法的中文文本自動分類分析
10.1 任務描述
10.2 技術原理
10.2.1 文本挖掘的概念
10.2.2 文本分詞技術
10.2.3 文本特征表示
10.3 具體實現(xiàn)
10.4 案例小結
附錄A SQL Server 2005的安裝
A1 任務描述
A2 具體實現(xiàn)
附錄B Weka軟件的安裝和數(shù)據(jù)轉換
B1 任務描述
B2 具體實現(xiàn)
參考文獻